Si stima che la crescita dei workload dell’intelligenza artificiale porterà ad un aumento del consumo energetico, dei costi e delle emissioni dei data center. Un’energia affidabile, resiliente e accessibile diventa priorità massima per le operations all’interno dei data center. Per affrontare questa sfida, Dell Technologies ha avviato un percorso di ottimizzazione dell’efficienza energetica del proprio portfolio di soluzioni di AI e introduce Concept Astro in grado di migliorare le operations IT e ottimizzare il consumo energetico.
Il progetto Concept Astro aiuta a monitorare, grazie all’AI, il consumo di energia all’interno dei data center, raccogliendo i dati di rete in tempo reale e aiutando le aziende a migliorare le proprie infrastrutture. Le decisioni diventano più consapevoli grazie a una visione completa e costantemente aggiornata delle attività dei data center. Concept Astro si basa sulla suite di monitoraggio Dell AIOps e presenta le funzionalità offerte attraverso l’AIOps Assistant di Dell, tra cui la possibilità di porre domande contestuali sulla propria infrastruttura connessa e di ricevere raccomandazioni personalizzate in base alla configurazione del sistema.
Per testare le potenzialità di Concept Astro, Dell Technologies ha collaborato con Scripps Institution of Oceanography dell’Università della California, San Diego, per ampliare le capacità di laboratorio nella ricerca sulle barriere coralline. Utilizzando Dell AI Factory con NVIDIA, il team dell’università sta convertendo milioni di immagini subacquee in modelli 3D ad alta risoluzione per valutare lo stato di salute delle barriere coralline in tutto il mondo. Con circa 350 GB di immagini raccolte per ogni immersione – per un totale di circa 300-400 immersioni all’anno – l’elaborazione di queste immagini richiede una notevole capacità di calcolo e di storage.
Nel corso di un recente progetto pilota, Concept Astro ha supportato Scripps a identificare i tempi e le location migliori per l’esecuzione dei workload basandosi su costi, velocità, emissioni o una combinazione di tutti questi elementi. Il team è stato in grado di programmare i workload durante le “finestre” energetiche ottimali, riducendo il carico sulla rete senza interrompere la continuità della ricerca. Questo ha permesso a Scripps di ottenere un risparmio sui costi del 20% e una riduzione delle emissioni del 32%. Inoltre, grazie all’aggiornamento delle apparecchiature del data center preesistenti a Dell AI Factory con NVIDIA, compresi i server Dell di ultima generazione, Scripps è ora in grado di elaborare il doppio delle immagini nello stesso intervallo di tempo.
